Insurance

Analytics | Customer Intelligence
David Cosgrave 0
Real-time customer experience: Accessing the whole picture

Real-time customer experience is a vital driver of growth. Acting in real-time, armed with the most up-to-date information about your customer, can hugely improve customer experience. Many of SAS’s customers have generated significant competitive advantage from trying to align closer with the real-life experiences of their customers. But how many

Analytics | Customer Intelligence
Sandra Hernandez 0
Así es el profesional de Marketing de hoy

En el lenguaje de marketing, mucho hablamos de implementar estrategias digitales omnichannel y gestionar la experiencia de cliente de extremo a extremo. Si bien hay bastantes soluciones (mapas de viaje del cliente, diagramas de ciclo de vida) y tecnologías (motores de optimización, procesamiento de secuencias de eventos y automatización de marketing)

Risk Management
Tony Cartia 0
8 elementi chiave di un framework robusto per la Model Governance

Negli ultimi anni l'uso sempre più diffuso di sofisticati modelli matematici, statistici e deterministici ha consentito alle istituzioni finanziarie di prendere decisioni strategiche, avendo a disposizione un nuovo livello di conoscenza. Nel contempo ha, però, condotto verso una nuova necessità: quantificare, misurare e gestire il rischio legato ai modelli utilizzati.

Analytics
Sandra Hernandez 0
Experimente las nuevas posibilidades: Precisión al ver con claridad

Ya no se trata de imaginar cosas. Cada día las empresas enfrentan miles de desafíos. Desde decisiones de negocio hasta procesos operativos, pasando por la manera de relacionarse con sus clientes o de preparar los informes de cumplimientos regulatorios o cuidarse de los ataques o fraudes. No son escenarios que

Advanced Analytics | Data Management | Data Visualization
Interview 0
Gastinterview mit adesso AG Marius Gödtel " Versicherer brauchen schnelle Reportings "

Unser Interviewpartner Marius Gödtel ist Leiter des Competence Centers Business Intelligence IT-Consulting  bei der adesso AG, einem IT-Dienstleister im BI-Umfeld. Marius Gödtel ist ehemaliger Geschäftsführer der flitcon GmbH, die seit 01. Juli 2016 Teil der adesso AG ist. Herr Gödtel, wie präsentieren Sie die adesso AG auf dem SAS Forum in

Customer Intelligence | Data Management
Hartmut Schroth 0
360-Grad-Kundensicht – Herausforderung für Versicherungen seit Jahren

Das Thema „360-Grad-Kundensicht“ ist schon immer eine große Herausforderung für Versicherungen gewesen und hat in den letzten Jahren eine noch höhere Wichtigkeit erhalten. Kein Unternehmen bestreitet diese Wichtigkeit, jedoch nur wenige haben die Anforderung auch wirklich umgesetzt. War vor ca. fünf Jahren das Thema noch die Kür, so ist 360-Grad-Kundensicht

Data Management
Michael Herrmann 0
EU Datenschutz aus juristischer Sicht: Kommen wir 2018 „durch den TÜV“?

Jüngst war Jahrestag jener Verordnung (EU Datenschutz), die nächsten Mai bereits mit rotem Ausrufezeichen in Ihrem Kalender stehen sollte: Ab dann wird amtlich geprüft, ob Ihnen der Nachweis real gelingt, sprich, ob jene Maßnahmen rund um personenbezogene Daten als angemessen durchgehen. Um die Balance zwischen juristischem Verständnis und IT-Realitäten zu finden,

Analytics | Data Management | Data Visualization
Michael Rabin 0
Digitalisierung bei Versicherungen: Schritttempo ist auch Geschwindigkeit

Fühlen Sie sich bei Ihrer Versicherung online abgeholt? Am besten 24/7? Was andere Branchen und InsurTechs bereits vormachen, ist bei Versicherungen noch nicht gang und gäbe: die Digitalisierung des Geschäfts. Dabei liegen gerade bei Versicherern die perfekten Bedingungen dafür vor: viele Daten, viele Prozesse, viele Produkte und viele online-affine Kunden.

Data Visualization
Sanjay Matange 0
Category highlighting

When presenting information in form of a graph we show the data and let the reader draw the inferences.  However, often one may want to draw the attention of the reader towards some aspect of the graph or data.  For one such case, a user asked how to highlight one

Analytics | Fraud & Security Intelligence
Leendert Kollmer 0
Vermittlerbetrug erkennen und verhindern

Wirtschaftskriminelle Handlungen zu entdecken und zu verhindern, ist ein kontinuierlicher Prozess, dessen Optimierung der Versicherung finanzielle Vorteile verschafft und Reputationsschäden verhindert. Eine entscheidende Rolle spielen dabei vor allem die Prävention und eine optimierte Identifikation von Betrugsversuchen durch fortgeschrittene analytische Verfahren. Die meisten der im Betrug durch Vermittler anzutreffenden Handlungen manifestieren

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data Management | Internet of Things
Andreas Gödde 0
Die Uhr tickt – Zeit für einen Umsetzungsplan zur EU-Datenschutz Compliance

In nahezu einem Jahr findet die neue EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) Anwendung. Wer bisher dachte, das hat noch Zeit und wird nicht so heiß gegessen, wie es gekocht wird, der wurde von der Ankündigung des Bayerischen Landesamts für Datenschutzaufsicht überrascht: Bayern kündigt schon erste Kontrollbesuche an. „Abwarten und nichts tun ist mehr

Advanced Analytics | Machine Learning
Dariusz Jańczuk 0
Is intelligent content on the web the answer to mass content blocking?

As the internet grew in popularity, the marketing industry was quick to see that it had become an important channel for reaching out to potential customers. Websites increasingly began to host ads that were often unconnected with the site content. Advertising content became more widespread and unfortunately, also often obtrusive.

Advanced Analytics | Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Management für Analytics – Enge Verzahnung von IT und Data Science ist entscheidend

Welche Rolle Datenqualität und Data Governance beim Data Management für Analytics spielen, habe ich mit meinem Kollegen Gerhard Svolba zuletzt an dieser Stelle diskutiert. Doch was genau macht modernes Datenmanagement aus, und welche Rolle spielen dabei neue Technologien à la Hadoop und Co.? Und wie sieht überhaupt die künftige Zusammenarbeit

Advanced Analytics | Machine Learning
Andreas Becks 0
Stop Algorithm Porn! Warum Machine Learning alleine kein Wundermittel ist

In meinem vorherigen Beitrag  ging es darum, wie sich das Internet of Things (IoT) über den aktuellen Hype hinaus geschäftsfähig machen, also operationalisieren, lässt. Und um die Hürden, die Unternehmen in Sachen Analytics dafür überwinden müssen. Immer wieder spreche ich in diesem Zusammenhang mit Kunden über ein Thema, das nicht

Data Management
Gerhard Svolba 0
Data Management für Analytics – Governance schafft Vertrauen

Kürzlich habe ich mich mit meinem Kollegen Michael Herrmann darüber unterhalten, wie Big Data die Anforderungen an Datenmanagement und vor allem an die Datenqualität verändert – und wie die IT, der Data Scientist und die Fachabteilung besser zusammenarbeiten können. Heute geht es darum, wie Daten nachvollziehbar und transparent gemacht werden

Analytics | Data Visualization
Chauffeur und Data Scientist günstig abzugeben

1901 prognostizierte Gottlieb Daimler: „Die weltweite Nachfrage nach Kraftfahrzeugen wird eine Million nicht überschreiten – allein schon aus Mangel an verfügbaren Chauffeuren." Heute fahren die meisten selber und das selbstfahrende Auto scheint auch greifbar nah. Chauffeure braucht heute kein Mensch mehr. Wie sieht das, bei immer mehr Self-Service-Analytics und Machine

Advanced Analytics | Analytics
Toby Text 0
Auf und ab wie im Paternoster - aktuelle Trends in Samt und Seide von der KSFE in Krefeld

Auf der diesjährigen KSFE (Konferenz für SAS Anwender in Forschung und Entwicklung) gab es wieder viele überraschende Entdeckungen zu machen: Zunächst lernten die von außerhalb anreisten Teilnehmer, dass Krefeld die „Samt- und Seidenmetropole“ Deutschlands war. In ihrer Blütezeit vor dem Strukturwandel der Jahrtausendwende wurden dort 90 % aller in Deutschland gefertigten

Analytics | Data Management
Michael Herrmann 0
Data Management für Analytics – Datenqualität ist keine Einbahnstraße!

Auch wenn der Hype von Gartner für beendet erklärt wurde: An Big Data und der Auswertung entsprechender (oftmals unstrukturierter) Datenmengen kommt kein Unternehmen vorbei. Doch welche Herausforderungen stellen Big Data und damit einhergehende Entwicklungen an das Data Management? Wie können Data Scientists, IT und Fachabteilung heute zusammenarbeiten? Und wo prallen

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